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偏相関分析 (PARTIAL CORR)

【用途】偏相関分析【を開く】は、量的な（順序尺度を含む）変数について、ある変数を統制した（統制変数の影響を除去した）場合の２変数間の関係を分析する際に用いる。統制変数を第３変数と呼ぶこともある。

【データ】ここでは、PID調査【を開く】の「工業デザイン・サンプル」から、(回帰分析の例で用いる)自律性、自発性、仕事への支持、会社への支持、組合への動員、および、相互評価による生産性の相関分析を示す。【相関分析】(へ)|【回帰分析】(へ)

【手順】

1. メニューバーの［分析］を選択し、ドロップダウン・リストから[相関]を、その右のドロップダウン・リストから[偏相関]を選択する。

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   図1　[相関]→[偏相関]の選択

2. [偏相関分析]ダイアログ・ボックスで、左側の変数リストから偏相関係数を計算とする変数を選択し、
3. 上側の変数ボックスの左の右向きの（この図では変数を選択した後なので左向きになっている）16版以降では矢印、15版以前では三角形のボタンをクリックすると、その右側の変数ボックスに表示される。
4. 左側のリストから制御変数を選択し、
5. 下側の変数ボックスの左の右向きの（この図では変数を選択した後なので矢印は左向きになっている）16版以降では矢印、15版以前では三角形のボタンをクリックすると、その右側の制御変数ボックスに表示される。
6. デフォルトの統計量、リスト単位での欠損値の除去でければ、[OK]ボタンをクリックする。

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   図2　[偏相関分析]ダイアログ・ボックス

【デフォルトの出力】各変数のペアごとの標準出力統計量は、（上から）偏相関係数（小数点以上を省略した小数点以下3桁）、両側検定の有意水準、自由度である。
　デフォルトではリスト単位で欠損値除去される。

【出力例1：原因となるだろう変数を統制して相関を確認する例】【回帰分析】(へ)の結果では、相互評価による生産性を有意に説明することができた会社への支持を統制変数(=制御変数)とした場合に、自律性および自発性と相互評価による生産性との偏相関を分析した結果(表1)、会社への支持を統制した相互評価による生産性との偏相関係数は、自律性が-0.032、自発性が-0.111といずも無相関であった。

表1　会社への支持を統制した自律性、自発性、および、相互評価による生産性の偏相関分析(21版) 相関係数 制御変数 自律性 自発性 相互評価による生産性 会社への支持 自律性 相関 1.000 .454 -.032 有意確率 (両側) . .000 .819 df 0 53 53 自発性 相関 .454 1.000 -.111 有意確率 (両側) .000 . .420 df 53 0 53 相互評価による生産性 相関 -.032 -.111 1.000 有意確率 (両側) .819 .420 . df 53 53 0

【出力例2：第３変数を統制することにより相関が強まる例】２変量の【相関分析】(へ)の結果、-0.273というやや弱い負の相関関係にあった）会社への動員と相互評価による生産性との偏相関係数は、会社への支持を統制した場合には-0.413と(小木曽(1997:201参照、ただし同頁後から５行目には-0.25と入力ミス【を開く】していることがこのマニュアルの作成時に発覚した。だいたい単相関で-0.27なのに偏相関で-0.25であったら、ここの文章は矛盾している。-0.413が正しい偏相関係数の値である。)とやや強い負の相関関係となる。つまり、組合への動員と正の相関関係にある会社への支持の影響を除去することによって、組合への動員と相互評価による生産性との負の相関関係がより強まった。【回帰分析】(へ)